中小企業診断士の過去問
令和5年度(2023年)
経営情報システム 問3

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問題

中小企業診断士試験 第1次試験 経営情報システム 令和5年度(2023年) 問3 (訂正依頼・報告はこちら)

深層学習(ディープラーニング)に関する以下の文章の空欄A~Dに入る用語の組み合わせとして、最も適切なものを下記の解答群から選べ。

深層学習は、ディープニューラルネットワークを用いた学習方法のことである。ニューラルネットワークは、入力層、( A )、出力層の3つの層から構成されるが、特に( A )が複数あるニューラルネットワークはディープニューラルネットワークと呼ばれる。
また、ニューラルネットワークの中の( B )において、複数の入力の重み付け総和などの値から、その出力を決定するための関数は( C )と呼ばれる。代表的な( C )には、( D )、双曲線正接関数、ReLUなどがあり、これらは目的に応じて使い分けられる。
  • A:畳み込み層  B:シナプス  C:誤差関数  D:シグモイド関数
  • A:畳み込み層  B:ニューロン  C:活性化関数  D:ハッシュ関数
  • A:隠れ層  B:シナプス  C:誤差関数  D:シグモイド関数
  • A:隠れ層  B:ニューロン  C:活性化関数  D:シグモイド関数
  • A:隠れ層  B:ニューロン  C:誤差関数  D:ハッシュ関数

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この過去問の解説 (2件)

01

正解は、「A:隠れ層  B:ニューロン  C:活性化関数  D:シグモイド関数」です。

 

【基礎知識】

深層学習(ディープラーニング)に関する問題です。

 

深層学習とは、大量のデータをもとにコンピュータによる自動でのデータ分類を可能にし、学習していく技術です。

 

そのデータを分類していくプロセスには、人の神経細胞を模したニューラルネットワークというアルゴリズムが組み込まれています。この技術を使って画像の認識や文字の認識、音声認識などに活用されています。

 

基本、情報が外部からインプットデータ(入力層)として入力され、アウトプットデータ(出力層)として分類、出力されます。深層学習ではこの間に隠れ層(中間層)をはさみ、データを分類していくロジックを作っていきます。

 

つまり、入力層→隠れ層(中間層)→出力層という構造になります。

 

隠れ層が増えれば増えるほど複雑な処理が可能になります。また、一つ一つの処理をニューロンと呼んでいます。

例えば、①、②、③という3つのインプットがあり、それをUというニューロンで処理して、Oという出力を行うとします。この時、Uの中で①、②、③のデータをOに変換する数式を活性化関数と言います。

 

代表的な活性化関数について紹介します。

・シグモイド関数

・than関数

・ハイパブリックタンジェント学習

・RELU関数

 

【選択肢評価】

A ニューラルネットワークの層構成です。入力層、出力層と隠れ層(中間層)を持ちます。

B ニューラルネットワークの判断の分岐点になる部分です。ニューロンになります。

C ニューロンでデータを変換していくのは、活性化関数に基づいて行われます。

D 代表的な活性化関数の一つです。ハッシュ関数は暗号化等で用いられる関数です。

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02

深層学習(ディープラーニング)に関する問題です。

 

消去法により、空欄CとDから正答に辿り着くことは可能であると思われます。

用語を知っていて正誤判断ができる方は以下の解説を省略していただいても支障はありませんが、ここでは空欄CとDにフォーカスして解説いたします。

 

空欄C

誤差関数か活性化関数のいずれかが正解となりますが、直前の「その出力を決定するための関数」という記述の意味合いから、誤差関数では違和感があると考えられます。

 

空欄D

シグモイド関数かハッシュ関数のいずれかが正解となりますが、ハッシュ関数については暗号化の論点でご存じであると思います。本問の内容には相当しくないと考えられます。

 

以上から、消去法により空欄CとDから選択肢を1つに絞り込むことができます。

選択肢1. A:畳み込み層  B:シナプス  C:誤差関数  D:シグモイド関数

不適切な選択肢です。

選択肢2. A:畳み込み層  B:ニューロン  C:活性化関数  D:ハッシュ関数

不適切な選択肢です。

選択肢3. A:隠れ層  B:シナプス  C:誤差関数  D:シグモイド関数

不適切な選択肢です。

選択肢4. A:隠れ層  B:ニューロン  C:活性化関数  D:シグモイド関数

正解の選択肢となります。

選択肢5. A:隠れ層  B:ニューロン  C:誤差関数  D:ハッシュ関数

不適切な選択肢です。

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